「対応のあるサンプルのt検定」の片側有意確率は

「使用前の数値」と「使用後の数値」の比較に、[分析]→[平均の比較]→[対応のあるサンプルのt検定]でt検定を使うことが出来ます。この検定で[有意確率（両側）]を出すことが出来、この値が.050（0.05=5%）以上の場合には統計的に有意差がないと言えますが、SPSS15.0では対応のあるサンプルのt検定で片側の有意確率を出すことは出来ません。

以前SPSSのサポートに問い合わせたところ、[有意確率（両側）]を2で割ったものを片側の有意確率として欲しいとのことです。

セット型フィールドに設定できない

Clementineにデータを読み込ませ、カテゴリカルなフィールド（変数）にデータ型を「セット型」と指定して、この型設定をもとにモデル作成やグラフ作成、データ加工を行おうとしても、データ型設定のところでいくら操作してもデータ型が「不明」にされてしまうことがあります。

このフィールドは数百種類の値を持っておりませんでしょうか？。Clementineでは初期設定で250種類以上カテゴリのあるフィールドをセット型として認識せず、代わりに「不明」を設定します。この設定は簡単に解除でき、Clementineの画面の下部にある[...]ボタンをクリックし、[オプション]タブの[最大セットサイズ]の値を増やすか、チェックを外せばOKです。

ただ、セット型に登場するカテゴリの数が多ければ多いほど、モデル作成の数式上でかけあわせる組み合わせが増えることになり、膨大なハードウェアリソースを必要とすることになります（実際に机上で数式にしてみると膨大さがわかります）。経験上現在のコンピュータシステムでは初期設定で指定されている250を越えるとかなりリソースが厳しく、実用的ではありません。

えっ？データマイニングなのに250アイテムしか扱えないの？とは思いますが、仕方がありません。出来る範囲で例えば大分類や中分類を用意して分析しましょう。

リザルトコーチ

SPSSで算出した結果の意味がわからないという話を聞きます。

SPSSの結果の読み方は「リザルトコーチ」で解説されます。出力されたテーブル表を右クリックするとメニューにリザルトコーチが登場しますので、クリックしてみてください。

マイナーなオプションの解説は英語になっている場合があります。またSPSS13.0とSPSS14.0は不具合で英語のままですので、SPSSのホームページからダウンロード してください。